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Detección Pasiva de Prueba de Vida
Nuestra detección pasiva de vida detecta y rechaza automáticamente los ataques de presentación, incluyendo fotos y videos, impresiones, máscaras y falsificaciones profundas (deep fakes). IDmission es una de las pocas empresas que cumple con los estándares globales ISO 30107-3 Presentation Attack Detection (PAD) Nivel 2
Modelos de prueba de vida de aprendizaje automático
Los modelos de aprendizaje automático de IDmission se entrenan en millones de registros de identidad de más de 200 países, creando una plataforma globalmente efectiva e imparcial para construir sistemas de identidad.
IDmission utiliza una red neuronal convolucional (CNN) para resolver el problema de detectar vida a partir de imágenes en tiempo real.
La CNN utiliza aprendizaje profundo (múltiples capas) de la siguiente manera:
- Capas: 160 capas de profundidad
- Parámetros entrenables: 3’422,000
- Realiza una convolución 3D utilizando filtros de 3 pixeles x 3 pixeles x 1 pixel
Cada día, se realizan decenas de miles de nuevas verificaciones faciales y los resultados de todos los clientes de IDmission se utilizan continuamente para perfeccionar los modelos.
Entregado como
SDK Móvil
Detección de prueba de vida en el dispositivo
SDK Web
Capture en la página web y se
verifica en el servidor
API
Verificación de Prueba de
vida en un solo cuadro o
en múltiples cuadros
IDaaS
IDentidad como Servicio usando tan
solo un código QR
Aspectos destacados del reconocimiento facial pasivo con prueba de vida
Tecnología de Machine Learning
Entrenado extensamente para detectar ataques de suplantación de identidad que son invisibles a simple vista.
Invisible por diseño
Completamente pasivo. No es necesario parpadear, sonreír, girar la cabeza ni acercar o alejar la imagen.
Desempeño basado en datos del mundo real
100.000 rostros de América Latina, África, América del Norte, Asia del Sur y Asia Pacífico
Tasa de Falsos Positivos del: 0%
Tasa de Falsos Negativos del: 0%
Integrado en su aplicación móvil o ejecutándose en la nube
